CN110481554B - 一种智能驾驶辅助控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能驾驶辅助控制方法，包括：获取车辆所处环境的环境参数；环境参数包括环境温度、雨量、雨刮档位、降雨持续时长、光照强度和大灯开启状态中的一种或多种；根据环境参数确定车辆所处环境的风险类别；根据风险类别控制车辆智能驾驶辅助系统；车辆智能驾驶辅助系统包括ACC和/或AEB。同时，本发明还公开了一种智能驾驶辅助控制系统。本发明可以提醒用户合理使用智能驾驶辅助系统，极端天气条件下禁用智能驾驶辅助系统，与现有驾驶辅助系统相比，可有效提升智能驾驶辅助系统的安全等级，且无硬件成本增加。

Description

一种智能驾驶辅助控制方法及系统

技术领域

本发明涉及智能驾驶技术领域，具体涉及一种智能驾驶辅助控制方法及系统。

背景技术

汽车驾驶安全一直是人们在购买车辆时的重要关注点，然而，车辆驾驶安全既受路面低温时存在结冰风险、夏季多发大雨、暴雨，秋冬雾天、雾霾等恶劣天气因素影响，也受傍晚或隧道等能见度低的特定场景影响，现有的智能驾驶辅助功能无法自适应的根据满足不同行车环境下的巡航调整策略，存在诸多安全隐患。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提供一种基于现有车辆传感器和相关信号的天气条件识别方案和针对不同气候条件下的智能驾驶人机交互和控制方案。本发明一方面提出一种智能驾驶辅助控制方法，包括以下步骤：

获取车辆所处环境的环境参数；所述环境参数包括环境温度、雨量、雨刮档位、降雨持续时长、气压、光照强度和大灯开启状态中的一种或多种；

根据所述环境参数确定车辆所处环境的风险类别；

根据所述风险类别控制车辆智能驾驶辅助系统；所述车辆智能驾驶辅助系统包括ACC和/或AEB。

进一步地，所述根据所述环境参数确定车辆所处环境的风险类别，包括：

将所述环境温度与预设温度进行比较，在所述环境温度低于预设温度时，获取油门踏板开度、刹车踏板开度、车辆负载m和实际加速度a，所述油门踏板开度用于计算驱动力F，所述刹车踏板开度用于计算制动力F，计算当前附着系数μ＝(F-ma)/mg，将所述当前附着系数与预设附着系数参考值进行比较，根据比较结果确定车辆所处环境的风险类别是否为道路低温结冰风险；和/或，

在雨刮开启且雨量传感器反馈下雨时检测降雨持续时长，将所述降雨持续时长与第一预设时长进行比较；在所述降雨持续时长超过第一预设时长时，确定车辆所处环境的风险类别为雨、雪或雾天；和/或，

将所述光照强度与预设光照强度进行比较，在所述光照强度低于预设光照强度且该状态的持续时长超出第二预设时长时，确定车辆所处环境的风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差；和/或，

判断大灯是否处于开启状态，在大灯处于开启状态的持续时长超出第二预设时长时，确定车辆所处环境的风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差。

进一步地，所述根据所述风险类别控制车辆智能驾驶辅助系统，包括：

在所述风险类别为雨、雪或雾天时，比较所述雨刮档位与预设档位的大小和/或所述雨量与预设雨量的大小；

在所述雨刮档位小于预设档位或所述雨量小于预设雨量时，将ACC跟车时距调大，将AEB灵敏度调高；

在所述雨刮档位大于等于预设档位或所述雨量大于等于预设雨量时，禁用ACC功能，将AEB灵敏度调高。

进一步地，所述根据所述风险类别控制车辆智能驾驶辅助系统，包括：

在所述风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差时，将ACC跟车时距调大，将AEB灵敏度调高。

进一步地，根据所述风险类别控制车辆智能驾驶辅助系统，包括：

基于车辆所处环境的风险类别生成驾驶员提示信息并显示，所述驾驶员提示信息包括所述风险类别。

本发明另一方面提出一种智能驾驶辅助控制系统，包括以下模块：

环境参数获取模块，用于获取车辆所处环境的环境参数；所述环境参数包括环境温度、雨量、雨刮档位、降雨持续时长、气压、光照强度和大灯开启状态中的一种或多种；

风险类别确定模块，用于根据所述环境参数确定车辆所处环境的风险类别；

控制模块，用于根据所述风险类别控制车辆智能驾驶辅助系统；所述车辆智能驾驶辅助系统包括ACC和/或AEB。

进一步地，所述确定模块包括：

第一确定模块，用于将所述环境温度与预设温度进行比较，在所述环境温度低于预设温度时，获取油门踏板开度、刹车踏板开度、车辆负载m和实际加速度a，所述油门踏板开度用于计算驱动力F，所述刹车踏板开度用于计算制动力F，计算当前附着系数μ＝(F-ma)/mg，将所述当前附着系数与预设附着系数参考值进行比较，根据比较结果确定车辆所处环境的风险类别是否为道路低温结冰风险；和/或，

第二确定模块，用于在雨刮开启且雨量传感器反馈下雨时检测降雨持续时长，将所述降雨持续时长与第一预设时长进行比较；在所述降雨持续时长超过第一预设时长时，确定车辆所处环境的风险类别为雨、雪或雾天；和/或，

第三确定模块，用于将所述光照强度与预设光照强度进行比较，在所述光照强度低于预设光照强度且该状态的持续时长超出第二预设时长时，确定车辆所处环境的风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差；和/或，

第三确定模块，用于判断大灯是否处于开启状态，在大灯处于开启状态的持续时长超出第二预设时长时，确定车辆所处环境的风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差。

进一步地，所述控制模块包括：

比较模块，用于在所述风险类别为雨、雪或雾天时，比较所述雨刮档位与预设档位的大小和/或所述雨量与预设雨量的大小；

第一调整模块，用于在所述雨刮档位小于预设档位或所述雨量小于预设雨量时，将ACC跟车时距调大，将AEB灵敏度调高；

第二调整模块，用于在所述雨刮档位大于等于预设档位或所述雨量大于等于预设雨量时，禁用ACC功能，将AEB灵敏度调高。

进一步地，所述控制模块包括：

第三调整模块，用于在所述风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差时，将ACC跟车时距调大，将AEB灵敏度调高。

进一步地，所述控制模块包括包括：

提示模块，用于基于车辆所处环境的风险类别生成驾驶员提示信息并显示，所述驾驶员提示信息包括所述风险类别。

实施本发明具有以下有益效果：

1、本发明基于车辆既有传感器获取车辆所处环境的环境参数，根据环境参数确定车辆所处环境的风险类别，根据所述风险类别控制车辆智能驾驶辅助系统，无硬件成本增加。

2、本发明可以提醒用户合理使用智能驾驶辅助系统，极端天气条件下禁用智能驾驶辅助系统，与现有驾驶辅助系统相比，可有效提升智能驾驶辅助系统的安全等级。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1是本发明实施例提供的智能驾驶辅助控制方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的智能驾驶辅助控制方法的流程图；

图3是本发明实施例提供的智能驾驶辅助控制方法的流程图；

图4是本发明实施例提供的智能驾驶辅助控制方法的流程图；

图5是本发明实施例提供的智能驾驶辅助控制方法的流程图；

图6是本发明实施例提供的智能驾驶辅助控制系统的结构框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。

实施例

图1是本发明实施例提供的智能驾驶辅助控制方法的流程图，请参照图1，本实施例提供的智能驾驶辅助控制方法包括以下步骤：

S101：获取车辆所处环境的环境参数；环境参数包括环境温度、雨量、雨刮档位、降雨持续时长、气压、光照强度和大灯开启状态中的一种或多种；

S102：根据环境参数确定车辆所处环境的风险类别；

S103：根据风险类别控制车辆智能驾驶辅助系统。例如，通过仪表、大屏或其他车载显示设备显示上述驾驶员提示信息或通过语音形式播报上述驾驶员提示信息，以提醒驾驶员车辆所处环境存在不利于智能驾驶辅助的环境信息，在必要的时候禁用智能驾驶辅助系统。车辆智能驾驶辅助系统包括ACC和/或AEB。

在路面和车辆相同的条件下，冰雪覆盖的路面的附着系数比干燥路面低，且附着系数则随车辆速度的增加而急剧变小，影响车辆的制动性能、操纵稳定性、爬坡能力，容易引发交通事故。图2是本发明实施例提供的智能驾驶辅助控制方法的流程图，请参照图2，在本实施例的一种实施方式中，智能驾驶辅助控制方法包括以下步骤：

S201：获取车辆所处环境的环境温度；

S202：将环境温度与预设温度进行比较；具体地，预设温度的取值在[0°，4°]区间内；

S203：在环境温度低于预设温度时，获取油门踏板开度、刹车踏板开度、车辆负载m和实际加速度a，油门踏板开度用于计算驱动力F，刹车踏板开度用于计算制动力F；

计算当前附着系数μ＝(F-ma)/mg；

将当前附着系数与预设附着系数参考值进行比较，根据比较结果确定车辆所处环境的风险类别是否为道路低温结冰风险。

具体地，F为根据油门踏板开度计算出的驱动力时，实际加速度是加速度；F为根据刹车踏板开度计算出的制动力时，实际加速度是减速度。

优选地，步骤S202之后还包括获取车外空气湿度，将车外空气湿度与预设湿度进行比较；在车外空气湿度大于预设湿度且环境温度低于预设温度时，执行步骤S203。

需要指出的是，在路面这种特殊条件下使用，污水和尘土等赃物将严重干扰其光学器件的工作，误检测率升高。本实施例依据从车辆自身获取的油门踏板开度、刹车踏板开度、车辆负载和实际加速度等参数计算不受路面污水、尘土影响，可靠性高、有利于车辆驾驶安全。

优选地，还可以根据比较结果确定路面结冰程度。

冰雪路面上由于路面积雪颗粒减少了轮胎与路面之间的直接接触面积，而这种接触面积的减少会降低路面附着系数，而冰雪路面的类型由雪颗粒的凝结状态决定，而雪颗粒的凝结状态决定着路面附着系数，因此不同类型的冰雪路面，具有不同的路面附着系数。根据自然状态下冰雪路面的冰雪颗粒状态，将冰雪路面以及对应的预设附着系数参考值划分如下：

雪浆：气温升高时，冰雪吸热而出现的一种熔融状态；预设附着系数参考值的取值范围为0.05-0.15。

雪板：车辆多番碾压路面积雪后形成的坚实板体；预设附着系数参考值的取值范围为0.10-0.20。

冰板：当温差变化很大时便会形成冰板路面，而且冰板厚度随着温差的增大而增大；预设附着系数参考值的取值范围为0.15-0.20。

冰膜：白天积聚于路面的少量水分在夜晚低温度，低风速的条件下会在路面的两侧形成薄薄的冰雪；预设附着系数参考值的取值范围为0.20-0.30。

而干燥路面的预设附着系数参考值的取值范围为0.8～0.9，可见，冰雪路面与干燥的路面相比而言具有截然不同的路面附着系数，冰板路面附着系数仅是路面的1/6～1/4。车辆行驶在附着系数极低的道路上行驶是很危险的，当车辆急转弯或突然刹车时，极低的路面附着系数使得车辆所受的侧向力与纵向力都比较小，从而导致车辆的操纵稳定性以及制动能力都有所下降，非常容易引发交通事故。因此，在存在道路低温结冰风险时，有必要及时执行步骤S204：基于车辆所处环境的风险类别生成驾驶员提示信息并显示，驾驶员提示信息包括风险类别。

需要指出的是，车辆与冰雪路面之间的摩擦生热使摩擦力减少，当摩擦产生的热量会融化冰基体，即便车辆滑行的速度较低，也可能会使界面冰完全熔化，此时，轮胎便会出现流体动力润滑，这会大大减弱车辆的操作稳定性，严重时车辆还会失控。轮胎与冰雪道路界面冰由于摩擦热熔化形成具有良好润滑作用的薄层水膜会使冰雪路面的摩擦力降低；形成的水膜会减少轮胎与路面的接触面积，导致摩擦力减小，这也会减弱车辆的操作性能。因此，进一步地，在检测到路面附着系数低于预设值时，可以禁用ACC功能，将AEB灵敏度调高。

例如，预设温度为4°，当车外温度在4°以下时，确定车辆所处环境的风险类别为道路低温结冰风险，此时仪表上以文字形式显示“车外温度低，有道路低温结冰风险”，并辅之以低温图标。

优选地，将车外温度与预设温度区间进行匹配，根据匹配结果确定提示文字与图标的颜色，每个预设温度区间唯一对应一种提示文字与图标的显示颜色。

例如，在车外温度为[-1°，1°]时提示文字与图标的显示颜色为第一颜色，在车外温度为[1°，2°]时提示文字与图标的显示颜色为第二颜色，在车外温度为[3°，4°]时提示文字与图标的显示颜色为第三颜色。其中，第一颜色为红色、第二颜色为橙色、第三颜色为黄色。

需要指出的是，提示文字与图标的显示颜色与车外温度的对应关系不限于上述对应关系，显示颜色的设置也不限于上述颜色种类。

可选地，考虑到可能存在驾驶员疲劳的情形，还可以采用语音形式播报提示信息；例如“你好，有道路低温结冰风险，请谨慎驾驶”。

可选地，还包括根据风险类别调整车灯状态，车灯包括示宽灯、车大灯、雾灯、危险警示灯中的一个或多个。

图3是本发明实施例提供的智能驾驶辅助控制方法的流程图，请参照图3，在一个实施例中，智能驾驶辅助控制方法包括以下步骤：

S301：获取车辆所处环境的雨量、雨刮档位、降雨持续时长；

具体地，雨刮档位包括1、2、3等档位；

具体地，雨量由安装在车辆上的雨量传感器检测得到；

S302：在雨刮开启且雨量传感器反馈下雨时检测降雨持续时长，将降雨持续时长T与第一预设时长T1进行比较；

具体地，第一预设时长T1可根据实际车辆条件标定，例如，T1＝60s。

S303：在降雨持续时长T超过第一预设时长T1时，比较雨刮档位R与预设档位R1的大小和/或雨量RS与预设雨量RS1的大小；

具体地，预设档位R1可根据实际车辆情况标定，例如，R1＝3。

具体地，预设雨量RS1可根据实际车辆情况标定。

S304：在雨刮档位R小于预设档位R1或雨量RS小于预设雨量RS1时，确定车辆所处环境的风险类别为雨、雪或雾天；

S305：在风险类别为雨、雪或雾天时，若ACC、AEB为开启状态，则将ACC跟车时距调大，将AEB灵敏度调高；同时，提醒驾驶员可能存在雨、雪、雾天气，谨慎驾驶；

优选地，在风险类别为雨、雪或雾天时，若ACC、AEB为开启状态，则将ACC跟车时距调为最大，将AEB灵敏度调为最高。

S306：在雨刮档位R大于等于预设档位R1或雨量RS大于等于预设雨量RS1时，确定车辆所处环境的风险类别为大雨、大雪或大雾天；

S307：在风险类别为大雨、大雪或大雾天时，禁用ACC功能，将AEB灵敏度调高；同时，提醒驾驶员可能存在大雨、大雪、大雾天气，谨慎驾驶。

可选地，仪表上以文字形式显示“大雨、大雪、大雾天气，谨慎驾驶”，并辅之以低温图标。提示文字与图标均采用醒目的颜色。

可选地，考虑到可能存在驾驶员疲劳的情形，还可以采用语音形式播报提示信息；例如“你好，当前可能存在大雨、大雪、大雾天气，谨慎驾驶”。

优选地，在风险类别为大雨、大雪或大雾天时，禁用ACC功能，将AEB灵敏度调为最高。

可选地，根据风险类别调整车灯状态，车灯包括示宽灯、车大灯、雾灯、危险警示灯中的一个或多个。

图4是本发明实施例提供的智能驾驶辅助控制方法的流程图，请参照图4，在一个实施例中，智能驾驶辅助控制方法包括以下步骤：

S401：获取车辆所处环境的光照强度LS；

S402：将光照强度LS与预设光照强度LS1进行比较；

具体地，预设光照强度LS1可根据实际车辆情况标定。

S403：在光照强度LS低于预设光照强度LS1且该状态(LS<LS1)的持续时长TL超出第二预设时长TL1时，确定车辆所处环境的风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差；

具体地，第二预设时长TL1可以根据实际车辆条件标定，例如，TL1＝60s。

S404：在风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差时，若ACC、AEB为开启状态，则将ACC跟车时距调大，将AEB灵敏度调高。同时，提醒驾驶员光照条件交差，谨慎驾驶。

可选地，仪表上以文字形式显示“光照条件交差，请谨慎驾驶”，并辅之以低温图标。提示文字与图标均采用醒目的颜色。

可选地，考虑到可能存在驾驶员疲劳的情形，还可以采用语音形式播报提示信息；例如“你好，光照条件交差，请谨慎驾驶”。语音播报可以通过车辆本身具有的扬声器实现，或者通过具有声音播报功能的外接设备，例如MP3、手机、音箱等实现。

优选地，在风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差时，若ACC、AEB为开启状态，则将ACC跟车时距调为最大，将AEB灵敏度调为最高。

可选地，在风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差时，调整车灯状态，车灯包括示宽灯、车大灯、雾灯、危险警示灯中的一个或多个。

图5是本发明实施例提供的智能驾驶辅助控制方法的流程图，请参照图5，在一个实施例中，智能驾驶辅助控制方法包括以下步骤：

S501：获取车辆的大灯开启状态；

S502：在大灯处于开启状态的持续时长超出第二预设时长时，确定车辆所处环境的风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差；

S503：在风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差时，若ACC、AEB为开启状态，则将ACC跟车时距调大，将AEB灵敏度调高。同时，提醒驾驶员光照条件交差，谨慎驾驶。

可选地，在风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差时，调整车灯状态，车灯包括示宽灯、车大灯、雾灯、危险警示灯中的一个或多个。

在一个实施例中，智能驾驶辅助控制方法包括以下步骤：

获取车辆所处环境的气压、环境温度、雨量、雨刮档位、降雨持续时长，根据环境参数确定车辆所处环境的存在道路结冰风险以及道路结冰风险等级，当环境温度低于预设温度且出现降水时，获取天气信息。

根据天气信息判断，若第三预设时长内可能出现对交通有影响的道路结冰时，则将ACC跟车时距调大，将AEB灵敏度调高，同时提示驾驶人员注意路况，安全行驶。可选地，第三预设时长为12h。

若第四预设时长内可能出现对交通有较大影响的道路结冰，则禁用ACC功能，将AEB灵敏度调为最高。同时提示驾驶人员必须采取防滑措施，慢速行使。可选地，第四预设时长为6h。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，将其都表述为二系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。此外，还可对上述实施例进行任意组合，得到其他的实施例。

基于与上述实施例中的智能驾驶辅助控制方法相同的思想，本发明还提供智能驾驶辅助控制系统，该系统可用于执行上述智能驾驶辅助控制方法。为了便于说明，智能驾驶辅助控制系统实施例的结构示意图中，仅仅示出了与本发明实施例相关的部分，本领域技术人员可以理解，图示结构并不构成对系统的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

图6是本发明实施例提供的智能驾驶辅助控制系统的结构框图，请参照图6，本实施例公开的智能驾驶辅助控制系统包括环境参数获取模块601、风险类别确定模块602和控制模块603。可以理解，上述各模块是指计算机程序或者程序段，用于执行某一项或多项特定的功能，此外，上述各模块的区分并不代表实际的程序代码也必须是分开的。各模块详述如下：

环境参数获取模块601，用于获取车辆所处环境的环境参数；环境参数包括环境温度、雨量、雨刮档位、降雨持续时长、光照强度和大灯开启状态中的一种或多种；

风险类别确定模块602，用于根据环境参数确定车辆所处环境的风险类别；

控制模块603，用于根据风险类别控制车辆智能驾驶辅助系统；车辆智能驾驶辅助系统包括ACC和/或AEB。

具体地，环境参数获取模块601包括但不限于车辆原有的气压传感器、温度传感器、雨刮档位开关、雨量传感器、光照传感器、大灯打开信号等。

温度传感器用于采集车辆所处环境的环境温度，需要指出的是，此处温度传感器至少包括用于采集车外温度的车外温度传感器；优选地，温度传感器还包括用于采集车内温度的车内温度传感器。雨刮档位开关、雨量传感器均与车身控制器连接，车身控制器根据雨量传感器采集的雨量信号、雨刮档位开关的信号，控制雨刮电机。本实施例获取车辆所处环境的环境参数是基于车辆原有的传感器及相关设备采集到的，因此不会增加硬件成本。

可选地，确定模块包括第一确定模块、第二确定模块、第三确定模块和第四确定模块中的一个或多个，各模块详述如下：

第一确定模块用于将环境温度与预设温度进行比较，在环境温度低于预设温度时，获取油门踏板开度、刹车踏板开度、车辆负载m和实际加速度a，油门踏板开度用于计算驱动力F，刹车踏板开度用于计算制动力F，当前附着系数μ＝(F-ma)/mg，将当前附着系数与预设附着系数参考值进行比较，根据比较结果确定车辆所处环境的风险类别是否为道路低温结冰风险；优选地，第一确定模块还用于根据比较结果确定路面结冰程度。

第二确定模块用于在雨刮开启且雨量传感器反馈下雨时检测降雨持续时长，将降雨持续时长与第一预设时长进行比较，在降雨持续时长超过第一预设时长时，确定车辆所处环境的风险类别为雨、雪或雾天；

第三确定模块用于将光照强度与预设光照强度进行比较，在光照强度低于预设光照强度且该状态的持续时长超出第二预设时长时，确定车辆所处环境的风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差；

第四确定模块用于判断大灯是否处于开启状态，在大灯处于开启状态的持续时长超出第二预设时长时，确定车辆所处环境的风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差。

可选地，控制模块603包括比较模块、第一调整模块和第二调整模块，各模块详述如下：

比较模块用于在风险类别为雨、雪或雾天时，比较雨刮档位与预设档位的大小和/或雨量与预设雨量的大小；第一调整模块用于在雨刮档位小于预设档位或雨量小于预设雨量时，将ACC跟车时距调大，将AEB灵敏度调高；第二调整模块用于在雨刮档位大于等于预设档位或雨量大于等于预设雨量时，禁用ACC功能，将AEB灵敏度调高。

可选地，控制模块603包括第三调整模块，第三调整模块用于在风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差时，将ACC跟车时距调大，将AEB灵敏度调高。

可选地，控制模块603包括提示模块，提示模块用于基于车辆所处环境的风险类别生成驾驶员提示信息并显示，驾驶员提示信息包括风险类别。

可选地，环境参数获取模块601还包括摄像头，摄像头用于采集车辆周围环境的图像信息，通过识别获取的上述图像信息可用于获取降雨状况、降雾状况、路面积水状况、路面结冰状况、当前行驶路段是否为隧道等等。

在上述实施例中，对各实施例的描述都各有侧重，某各实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域技术人员还可以了解到本发明实施例列出的各种说明性逻辑块(illustrative logical block)，单元，和步骤可以通过电子硬件、电脑软件，或两者的结合进行实现。为清楚展示硬件和软件的可替换性(interchangeability)，上述的各种说明性部件(illustrative components)，单元和步骤已经通用地描述了它们的功能。这样的功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现所述的功能，但这种实现不应被理解为超出本发明实施例保护的范围。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种智能驾驶辅助控制方法，其特征在于，包括：

获取车辆所处环境的环境参数；所述环境参数包括环境温度、雨量、雨刮档位、降雨持续时长、气压、光照强度和大灯开启状态；

根据所述环境参数确定车辆所处环境的风险类别；所述根据所述环境参数确定车辆所处环境的风险类别，包括：将所述环境温度与预设温度进行比较，在所述环境温度低于预设温度时，获取油门踏板开度、刹车踏板开度、车辆负载m和实际加速度a，所述油门踏板开度用于计算驱动力F，所述刹车踏板开度用于计算制动力F，计算当前附着系数μ=（F-ma）/mg，将所述当前附着系数与预设附着系数参考值进行比较，根据比较结果确定车辆所处环境的风险类别是否为道路低温结冰风险；

在雨刮开启且雨量传感器反馈下雨时检测降雨持续时长，将所述降雨持续时长与第一预设时长进行比较；在所述降雨持续时长超过第一预设时长时，比较雨刮档位与预设档位的大小和/或雨量与预设雨量的大小；在雨刮档位小于预设档位或雨量小于预设雨量时，确定车辆所处环境的风险类别为雨、雪或雾天；在雨刮档位大于等于预设档位或雨量大于等于预设雨量时，确定车辆所处环境的风险类别为大雨、大雪或大雾天；风险类别为雨、雪或雾天是指可能存在雨、雪或雾天气；风险类别为大雨、大雪或大雾天是指可能存在大雨、大雪或大雾天气；

将所述光照强度与预设光照强度进行比较，在所述光照强度低于预设光照强度且该状态的持续时长超出第二预设时长时，确定车辆所处环境的风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差；

判断大灯是否处于开启状态，在大灯处于开启状态的持续时长超出第二预设时长时，确定车辆所处环境的风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差；

根据所述风险类别控制车辆智能驾驶辅助系统；所述车辆智能驾驶辅助系统包括ACC和/或AEB。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述风险类别控制车辆智能驾驶辅助系统，包括：

在所述风险类别为雨、雪或雾天时，将ACC跟车时距调大，将AEB灵敏度调高；

在所述风险类别为大雨、大雪或大雾天或所述风险类别为道路低温结冰风险时，禁用ACC功能，将AEB灵敏度调高。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述风险类别控制车辆智能驾驶辅助系统，包括：

在所述风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差时，将ACC跟车时距调大，将AEB灵敏度调高。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述风险类别控制车辆智能驾驶辅助系统，包括：

基于车辆所处环境的风险类别生成驾驶员提示信息并显示，所述驾驶员提示信息包括所述风险类别。

5.一种智能驾驶辅助控制系统，其特征在于，包括：

环境参数获取模块，用于获取车辆所处环境的环境参数；所述环境参数包括环境温度、雨量、雨刮档位、降雨持续时长、气压、光照强度和大灯开启状态；

风险类别确定模块，用于根据所述环境参数确定车辆所处环境的风险类别；所述风险类别确定模块包括：第一确定模块，用于将所述环境温度与预设温度进行比较，在所述环境温度低于预设温度时，获取油门踏板开度、刹车踏板开度、车辆负载m和实际加速度a，所述油门踏板开度用于计算驱动力F，所述刹车踏板开度用于计算制动力F，计算当前附着系数μ=（F-ma）/mg，将所述当前附着系数与预设附着系数参考值进行比较，根据比较结果确定车辆所处环境的风险类别是否为道路低温结冰风险；

第二确定模块，用于在雨刮开启且雨量传感器反馈下雨时检测降雨持续时长，将所述降雨持续时长与第一预设时长进行比较；在所述降雨持续时长超过第一预设时长时，比较雨刮档位与预设档位的大小和/或雨量与预设雨量的大小；在雨刮档位小于预设档位或雨量小于预设雨量时，确定车辆所处环境的风险类别为雨、雪或雾天；在雨刮档位大于等于预设档位或雨量大于等于预设雨量时，确定车辆所处环境的风险类别为大雨、大雪或大雾天；风险类别为雨、雪或雾天是指可能存在雨、雪或雾天气；风险类别为大雨、大雪或大雾天是指可能存在大雨、大雪或大雾天气；

第三确定模块，用于将所述光照强度与预设光照强度进行比较，在所述光照强度低于预设光照强度且该状态的持续时长超出第二预设时长时，确定车辆所处环境的风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差；

第四确定模块，用于判断大灯是否处于开启状态，在大灯处于开启状态的持续时长超出第二预设时长时，确定车辆所处环境的风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差；

控制模块，用于根据所述风险类别控制车辆智能驾驶辅助系统；所述车辆智能驾驶辅助系统包括ACC和/或AEB。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述控制模块包括：

第一调整模块，用于在所述风险类别为雨、雪或雾天时，将ACC跟车时距调大，将AEB灵敏度调高；

第二调整模块，用于在风险类别为大雨、大雪或大雾天或所述风险类别为道路低温结冰风险时，禁用ACC功能，将AEB灵敏度调高。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述控制模块包括：

第三调整模块，用于在所述风险类别为夜晚、隧道或其他光照条件差时，将ACC跟车时距调大，将AEB灵敏度调高。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述控制模块包括：

提示模块，用于基于车辆所处环境的风险类别生成驾驶员提示信息并显示，所述驾驶员提示信息包括所述风险类别。

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